#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
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第一个网络:解决二分类问题
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import tensorflow as tf  
from numpy.random import RandomState # Numpy是一个科学计算的工具包，这里通过Numpy工具包生成模型拟数据集

#定义batch大小
batch_size=8  #训练步大小

#定义神经网络结构
w1=tf.Variable(tf.random_normal([2,3],stddev=1,seed=1))     #输入2维，中间层3维
w2=tf.Variable(tf.random_normal([3,1],stddev=1,seed=1))     #输出层，输入数据3维，输出1维数据

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在shape一个维度上使用None，可以方便使用不同的batch大小，在训练时需要把数据分成较小的batch，但是在测试时，可以一次性使用全部的数据，当数据集比较小时，这样比较方便测试，但数据集比较大时，将大量数据放入一个batch可能会导致内存溢出
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x=tf.placeholder(tf.float32,shape=(None,2),name='x-input')  #定义输入变量
y_=tf.placeholder(tf.float32,shape=(None,1),name='y-input')  #定义变量

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定义神经网络前向传播过程
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a=tf.matmul(x,w1)  #前向传播算法
y=tf.matmul(a,w2)

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定义损失函数和反向传播算法优化网络
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y=tf.sigmoid(y)  #损失函数
cross_entropy=-tf.reduce_mean(y_* tf.log(tf.clip_by_value(y,1e-10,1.0))+(1-y_)*tf.log(tf.clip_by_value(1-y,1e-10,1.0)))  #计算预测值和真实值间交叉熵

learning_rate=0.001  #学习率
train_step=tf.train.AdamOptimizer(learning_rate).minimize(cross_entropy)  #反向传播优化算法

#随机生成一个模拟数据集
rdm=RandomState(1)
dataset_size=128
X=rdm.rand(dataset_size,2)

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定义规则给出样本标签，所有x1+x2<1样例都被认为是正样本（1），其他为负样本（0）。
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Y=[[int(x1+x2<1)]for (x1,x2) in X]

#创建一个会话运算程序
with tf.Session() as sess:
    init_op=tf.global_variables_initializer() 
    #初始化变量
    sess.run(init_op)

    #训练前神经网络参数值
    print(sess.run(w1))  
    print(sess.run(w2))

    #设定训练轮数
    STEPS=5000
    for i in range(STEPS):
        #每次选取batch_size个样本进行训练
        start=(i*batch_size)%dataset_size
        end=min(start+batch_size,dataset_size)

        #通过选取的样本训练神经网络并更新参数
        sess.run(train_step,feed_dict={x:X[start:end],y_:Y[start:end]})
        if i%1000 ==0:
            #每隔一段时间计算在所有数据上的交叉熵并输出
            total_cross_entropy=sess.run(cross_entropy,feed_dict={x:X,y_:Y})
            print("After %d training step(s),cross entropy on all data is %g"%(i,total_cross_entropy))
    
    #训练后神经网络数值
    print(sess.run(w1))
    print(sess.run(w2))

